数据和模型规模的不断扩张推动了人工智能的快速发展。
然而，有效地扩展超大型模型——无论是密集模型还是混合专家模型 (MoE)——仍然是一个充满挑战的前沿领域。
随着DeepSeek V3的近期发布，对这一过程的关键洞见已被揭示，为突破性的进展铺平了道路。今天，我很高兴地推出Qwen2.5-Max，这是一款最先进的 MoE 模型，它正在突破人工智能的界限。
Qwen2.5-Max是什么？
Qwen2.5-Max 是一个大规模的 MoE 模型，已在超过20 万亿个 token上进行预训练，并通过监督微调 (SFT)和基于人类反馈的强化学习 (RLHF)进一步完善。该模型代表了 AI 能力的重大飞跃，将大规模训练与尖端的训练后方法相结合。
业绩亮点
它已经通过一系列旨在测试知识、推理、编码和一般能力的基准测试，与领先的专有和开放权重模型进行了评估。
主要发现：
- Qwen2.5-Max 在所有基准测试中均领先
在所有类别中始终排名第一，在一般推理、知识任务和代码生成方面的表现优于竞争对手。
显著成绩：
Arena-Hard: 89.4
MMLU-Pro: 76.1
GPQA-Diamond: 60.1
LiveCodeBench: 38.7
LiveBench: 62.2
- DeepSeek-V3 是一个强劲的竞争对手
在许多基准测试中都紧随 Qwen2.5-Max 之后，使其成为可行的替代方案。
例如：LiveBench（60.5）与 Qwen2.5-Max（62.2）。
- GPT-4o 和 Claude 3.5-Sonnet 保持竞争力
在特定任务中表现优异，但与 Qwen2.5-Max 相比总体上有所欠缺。
例如：Claude 3.5-Sonnet 在 LiveCodeBench（38.9）中领先，但在其他方面落后。
- Llama 3.1–405B 落后
在大多数基准测试中得分最低，表明总体性能和代码相关性能较弱。
📌 Qwen2.5-Max 是目前性能最佳的开源模型，在推理、知识型任务和代码生成方面表现出色。DeepSeek -V3 紧随其后，而GPT-4o 和 Claude 3.5-Sonnet 也保持着竞争力，但未能超越 Qwen2.5-Max。Llama 3.1-405B 排名垫底。
这些基准测试表明Qwen2.5-Max 是通用 AI 应用和编码任务的最强选择。🚀
指导模型比较
与DeepSeek V3、GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet等最先进的指令模型相比，Qwen2.5-Max 表现出了卓越的性能：
在Arena-Hard、LiveBench、LiveCodeBench和GPQA-Diamond中表现优于 DeepSeek V3 。
在MMLU-Pro和其他评估中取得有竞争力的成绩。
基本型号比较
作为基础模型，我们将 Qwen2.5-Max 与DeepSeek V3、Llama-3.1-405B（最大的开放权重密集模型）以及Qwen2.5-72B（顶级开放权重密集模型）进行了比较。结果表明，Qwen2.5-Max 在大多数基准测试中都具有显著优势，彰显了其稳健性和多功能性。
如何使用Qwen2.5-Max
Qwen2.5-Max 现已可供探索和集成：
Qwen Chat：直接与模型交互，试验其功能并探索其能力。
API 访问：可通过阿里云模型工作室qwen-max-2025-01-25访问API（模型名称：）。
API 入门
要使用 Qwen2.5-Max，请按照以下步骤操作：
1、注册阿里云账号，开通模型工作室服务。
2、导航到控制台并创建 API 密钥。
3、使用与 OpenAI 兼容的 API 将 Qwen2.5-Max 集成到您的应用程序中。
结论
Qwen2.5-Max 代表着人工智能领域的重大进步，它将大规模训练与先进的训练后技术相结合，带来无与伦比的性能。
无论您是开发者、研究人员还是 AI 爱好者，一起来探索 Qwen2.5-Max 的强大功能。
